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近日，深圳留形科技有限公司（以下簡稱“留形科技”）宣布完成數(shù)千萬元Pre-A輪融資，投資方包括弘毅投資等著名投資機構(gòu)，此前，公司還曾獲得真格基金種子輪投資，以及君盛投資的天使輪投資。據(jù)了解，留形科技成立于2022年，該公司的智能三維感知和重建算法可以賦予機器人等具身智能設(shè)備空間感知、智能記憶及主動交互能力。

機器人三維空間感知的重要性

據(jù)了解，空間感知是機器人在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中實現(xiàn)自主決策的關(guān)鍵能力，它決定了機器人是不是“只會看”，還是能“看得懂、記得住、認(rèn)得清”。具體來說，人形機器人要模仿人在空間中執(zhí)行任務(wù)，就必須感知、理解和記憶真實世界中的復(fù)雜環(huán)境，空間感知能力解決的是“認(rèn)知”和“執(zhí)行”的連接問題。

留形科技CTO徐威表示，很多機器人能做動作，但做不到“自主判斷”。比如說去取外賣時，機器人需要識別門的位置、判斷電梯在哪、是否有人、怎么走最短的路，下了樓還能識別出哪個柜子是“自己的目標(biāo)”，這些都需要實時構(gòu)建空間模型并作出判斷。沒有空間感知，它就只能“看得見但看不懂，走得動走不對”?？臻g感知能力就是讓它具備這樣的環(huán)境理解和操作規(guī)劃的基礎(chǔ)。

賽迪智庫產(chǎn)業(yè)政策研究所助理研究員李陳表示，傳統(tǒng)機器人依賴預(yù)設(shè)地圖或固定路徑，難以應(yīng)對突發(fā)狀況。而三維感知技術(shù)通過實時生成厘米級精度的三維點云地圖，結(jié)合IMU慣性測量單元實現(xiàn)時空同步，使機器人能動態(tài)識別障礙物、狹窄通道和可通行區(qū)域。此外，傳統(tǒng)機器人依賴“傳感器+控制器”的分離式架構(gòu)，而三維感知技術(shù)通過多傳感器深度融合和邊緣計算能力，實現(xiàn)了“感知-計算-執(zhí)行”的一體化。綜合來看，通過將環(huán)境信息轉(zhuǎn)化為可計算的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，空間感知技術(shù)不僅賦予機器人物理世界的“認(rèn)知地圖”，更通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合構(gòu)建起深度理解能力，使人形機器人從“程序化執(zhí)行”邁向“類人交互”。

“通過精準(zhǔn)感知和識別所處環(huán)境的三維結(jié)構(gòu)、動態(tài)變化及物體狀態(tài)，機器人能夠在坡面、不平整地面、樓梯等復(fù)雜地形中實現(xiàn)穩(wěn)定自主運動與路徑規(guī)劃，同時準(zhǔn)確識別任務(wù)對象的位置與形態(tài)變化，助力完成抓取、搬運等操作任務(wù)。這一能力不僅提升了機器人在復(fù)雜環(huán)境中的導(dǎo)航穩(wěn)定性與交互準(zhǔn)確性，還顯著降低了其對陌生環(huán)境的適應(yīng)難度和重復(fù)學(xué)習(xí)成本，為實現(xiàn)智能泛化提供了堅實支撐。”IDC中國研究經(jīng)理李君蘭說

而這一能力的獲得將給機器人行業(yè)帶來巨大改變。

徐威稱，從行業(yè)角度看，空間感知是實現(xiàn)“機器人從實驗室走向真實場景”的關(guān)鍵一步，尤其是在建筑測繪、工業(yè)巡檢、機器人導(dǎo)航與數(shù)字孿生等領(lǐng)域。如果機器人不具備一定的空間感知和記憶能力，它們就只能依賴提前設(shè)定的路徑規(guī)劃或人為控制，無法適應(yīng)動態(tài)、真實的場景。

李君蘭認(rèn)為，當(dāng)前，AI大模型正加速推動機器人邁向具身智能，但機器人在智能泛化方面亟待突破。作為“感知–學(xué)習(xí)–決策–執(zhí)行”閉環(huán)中的核心環(huán)節(jié)，空間感知技術(shù)正在成為實現(xiàn)環(huán)境理解、任務(wù)泛化與人機協(xié)同的關(guān)鍵突破口。它為機器人賦能路徑規(guī)劃、目標(biāo)識別等核心能力，推動其從結(jié)構(gòu)化環(huán)境走向復(fù)雜、多變的開放場景，并進一步加快具身智能的演進與應(yīng)用落地。

三維空間感知能力如何實現(xiàn)

此前，機器人空間感知能力主要依賴導(dǎo)航定位、視覺與激光雷達等方案，但其有明顯不足：GPS信號無法在室內(nèi)環(huán)境中穩(wěn)定接收；UWB、藍牙等室內(nèi)定位技術(shù)需提前布設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施，部署過程復(fù)雜且成本高昂；視覺與激光雷達方案泛化性弱，難以應(yīng)對多變復(fù)雜環(huán)境，導(dǎo)致機器人在導(dǎo)航過程中頻繁出現(xiàn)感知誤差、定位失準(zhǔn)甚至作業(yè)停滯。

而智能三維感知和重建則通過激光雷達、深度相機、IMU等多傳感器融合的方式，賦予機器人實時構(gòu)建環(huán)境三維模型、精準(zhǔn)定位及動態(tài)避障的能力。

據(jù)徐威介紹，這項技術(shù)的難點主要在于多傳感器融合。如果把機器人比作人類，大腦能自然整合來自眼睛、耳朵和身體的各種感知信息，但機器人卻要靠攝像頭、深度傳感器、IMU等“器官”各自工作，再通過算法把它們統(tǒng)一到一個“腦中地圖”里。這些傳感器采樣頻率不同、數(shù)據(jù)維度也不一樣，想讓機器人“看得懂、走得對”，就必須解決時間同步、空間配準(zhǔn)、數(shù)據(jù)融合和實時建圖等一整套復(fù)雜問題。

李陳也表示，難點首先是多模態(tài)數(shù)據(jù)融合難題，需解決傳感器時空同步、異構(gòu)數(shù)據(jù)對齊及決策沖突問題，不同傳感器的數(shù)據(jù)存在時空錯位與噪聲干擾，相機、IMU、激光雷達等多傳感器數(shù)據(jù)因采樣頻率差異導(dǎo)致融合失真；其次是復(fù)雜場景泛化不足，當(dāng)前大部分訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中于工廠等標(biāo)準(zhǔn)化場景，家庭、災(zāi)害現(xiàn)場等非結(jié)構(gòu)化環(huán)境任務(wù)成功率較低，動態(tài)光照、強磁干擾等仍挑戰(zhàn)3D重建準(zhǔn)確性。

據(jù)介紹，留形科技已有比較完整的技術(shù)儲備，此前推出了全球首款千元級空間記憶模組Odin1，這塊巴掌大的模組集成了其自研的MindSLAM?算法和多傳感器前融合架構(gòu)，集成了SPAD dTOF深度模組、高分辨率彩色相機及IMU（慣性測量單元），可實現(xiàn)多傳感器數(shù)據(jù)的原生時空同步，確保不同傳感器數(shù)據(jù)在采集時的高度一致性與精準(zhǔn)匹配。目前，留形科技已同多家頭部機器人廠商展開深入合作，留形Odin1計劃于今年7月正式進入量產(chǎn)階段，并將同步布局全球市場。

需要注意的是，除了技術(shù)難題，該項技術(shù)還面臨另一些棘手問題，這包括成本控制（如高性能傳感器成本高）、材料與供應(yīng)鏈不穩(wěn)定、缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、用戶隱私顧慮以及生態(tài)配套不完善等挑戰(zhàn)。

李陳表示，我國在應(yīng)用創(chuàng)新層面領(lǐng)先，但基礎(chǔ)硬件仍存代差。與國際領(lǐng)先對比，我國在中低端市場已實現(xiàn)進口替代，且在結(jié)構(gòu)光、雙目視覺等特定領(lǐng)域技術(shù)領(lǐng)先，本土企業(yè)已在工業(yè)檢測、支付系統(tǒng)等場景實現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用。但在基礎(chǔ)算法創(chuàng)新與高端傳感器、感光芯片等硬件研發(fā)領(lǐng)域仍需突破。高精度三維重建需強大算力支持，人形機器人、自動駕駛等領(lǐng)域所使用的高端ToF傳感器單價超千元，制約消費級應(yīng)用。